Site web de l'Institut de Recherche Biomédicale des Armées (IRBA) qui présente les informations sur ses missions, recherches, expertises, formations et plateformes.

R_QTLseqr est un projet en cours de développement visant à fournir des outils pour l'analyse de données génomiques et la détection de variations génétiques. Il permettra de rechercher des liens entre le génotype et le phénotype, offrant ainsi de nouvelles perspectives pour la recherche biomédicale.

L’École du Val-de-Grâce est un établissement public dédié à la formation, la recherche et l’innovation en médecine militaire. Elle propose des cursus universitaires et militaires pour les futurs soignants des armées, coordonne des activités de recherche biomédicale et assure la transmission des compétences vitales aux forces armées. Elle gère également le patrimoine historique de l’abbaye royale du Val-de-Grâce et organise des événements culturels ouverts au public.

Plateforme dédiée à la recherche biomédicale, VRB facilite la gestion des volontaires et le suivi des études cliniques. Il permet de centraliser les informations relatives aux participants, aux protocoles et aux résultats, favorisant ainsi une collaboration efficace entre les équipes de recherche.

BioGITOM est un système spécialisé dans l'alignement d'ontologies biomédicales, essentielles pour organiser et standardiser les connaissances médicales. Il combine des embeddings sémantiques spécifiques au domaine avec des caractéristiques structurelles issues d'un modèle hybride (Graph Isomorphism Transformer). Cette approche permet de générer des représentations précises des concepts et d'améliorer l'intégration des données entre différentes ontologies, facilitant ainsi la recherche et l'analyse en santé.

Ce projet propose des ressources et outils pour la formation en biostatistiques, visant à soutenir les chercheurs, étudiants et professionnels de la santé dans l'analyse de données biologiques et médicales. Il facilite l'apprentissage des méthodes statistiques appliquées à la recherche biomédicale et encourage la collaboration entre équipes scientifiques.

Fed-BioMed est une plateforme open source dédiée à la recherche biomédicale utilisant des approches décentralisées pour l'analyse statistique et l'apprentissage automatique. Elle permet aux chercheurs de collaborer sur des données sensibles sans les centraliser, en appliquant des techniques de machine learning fédéré. Le projet s'appuie sur des outils comme PyTorch et Scikit-learn pour développer et déployer des analyses fédérées dans des applications médicales réelles, tout en préservant la confidentialité des données.

Ce logiciel est l'exécutable qui contrôle les composants du microscope utilisés dans l'étude d'Aguilar et al. 2021. Il automatise les procédures de numérisation et d'analyse microscopique, améliorant ainsi l'efficacité et la précision des recherches biomédicales.

Extension dédiée à la création, la manipulation et l'analyse de régions d'intérêt (ROI) en 3D pour l'imagerie biologique. Elle permet aux chercheurs et biologistes de définir des zones spécifiques sur des maillages polygonaux ou polyédriques, d'extraire des masques binaires, et de visualiser des données médicales complexes. Intégrée à Icy, elle facilite l'analyse quantitative et qualitative des images 3D dans un contexte de recherche biomédicale.

Ce projet permet d'identifier et de quantifier les bactéries présentes dans le microbiote de souris issues de la lignée OligoMM12, élevée dans les animaleries de l'Institut Pasteur. Il génère des fichiers de comptage, d'annotation et des visualisations interactives (Krona) pour analyser les proportions relatives des bactéries. Les données sont traitées via un workflow automatisé, disponible sur Galaxy et en ligne de commande, facilitant l'analyse métagénomique pour la recherche biomédicale.